Abstract
A localização de uma nova subestação é um fator chave na expansão dos sistemas de distribuição de energia elétrica. Assim, esse local é estratégico do ponto de vista dos custos associados ao suprimento de energia, devendo-se considerar um planejamento holístico e integral dos subsistemas de subtransmissão e distribuição primaria. Embora o crescimento futuro da carga seja um fator determinante para sua capacidade e localização, foram identificados outros critérios técnicos, ambientais, características do solo, risco, critérios sociais, e administrativos que influenciam a localização final. Uma análise de decisão multicritério, baseada em sistemas de informações geográficas, é usada para combinar esses critérios, considerando as preferências dos tomadores de decisão e as restrições físicas do uso da terra. As principais contribuições deste trabalho são a identificação dos critérios, dentre os quais se destaca uma análise de densidade de carga baseada na previsão espaço-temporal da demanda. O produto dessa análise, chamadode adequação, é um mapa de decisão para identificar locais ideais para novas subestações. O desempenho do método proposto é avaliado na área de serviço de uma concessionária de energia equatoriana, o que agrega mais valor a essa proposta, com o intuito que possa ser aplicada em casos reais.

Abstract
Este artículo propone un modelo de Proyección Espacial de la Demanda (PED) aplicado a un sistema eléctrico de distribución para el corto, mediano y largo plazo, lo cual incluye la estimación de la magnitud y la ubicación geográfica de la demanda de energía eléctrica de nuevos clientes. El modelo propuesto es un híbrido tendencia-simulación y utiliza una estructura jerárquica: desde abajo hacia arriba para adicionar y analizar datos; y, desde arriba hacia abajo para asignar el crecimiento de carga en sub-áreas y micro-áreas. El enfoque de pequeñas áreas es combinado con modelos de regresión de series espacio-tiempo y análisis de tendencia, en grandes regiones. Se utilizan factores locales, de proximidad y contorno para crear un mapa de preferencias. En cada región, se asigna el crecimiento de clientes en función de los valores del mapa de preferencias y una técnica autómata celular, luego se combina este uso del suelo con los datos de la curva de carga y así se obtiene las cargas en estas pequeñas áreas. Hemos probado el modelo de PED con el sistema de distribución de CENTROSUR; el resultado es un mapa de densidad de demanda que muestra las áreas más probables donde se asignaron los nuevos clientes, proporcionando así información sobre dónde, cuánto y cuándo cambiará la demanda, con el suficiente detalle y precisión requerida. Este artículo propone un modelo de Proyección Espacial de la Demanda (PED) aplicado a un sistema eléctrico de distribución para el corto, mediano y largo plazo, lo cual incluye la estimación de la magnitud y la ubicación geográfica de la demanda de energía eléctrica de nuevos clientes. El modelo propuesto es un híbrido tendencia-simulación y utiliza una estructura jerárquica: desde abajo hacia arriba para adicionar y analizar datos; y, desde arriba hacia abajo para asignar el crecimiento de carga en sub-áreas y micro-áreas. El enfoque de pequeñas áreas es combinado con modelos de regresión de series espacio-tiempo y análisis de tendencia, en grandes regiones. Se utilizan factores locales, de proximidad y contorno para crear un mapa de preferencias. En cada región, se asigna el crecimiento de clientes en función de los valores del mapa de preferencias y una técnica autómata celular, luego se combina este uso del suelo con los datos de la curva de carga y así se obtiene las cargas en estas pequeñas áreas. Hemos probado el modelo de PED con el sistema de distribución de CENTROSUR; el resultado es un mapa de densidad de demanda que muestra las áreas más probables donde se asignaron los nuevos clientes, proporcionando así información sobre dónde, cuánto y cuándo cambiará la demanda, con el suficiente detalle y precisión requerida.

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 Debido a la incursión de nuevos electrodomésticos con alto consumo de energía, la demanda del sector residencial de una Empresa Eléctrica de Distribución puede ser incrementada de forma repentina, afectando la operación de la red eléctrica y, consecuentemente, cambiando los requerimientos de inversión para la expansión de la red. En este trabajo se utilizó una metodología compuesta por un modelo espacio temporal y un método de análisis del impacto en los circuitos de bajo voltaje de la red eléctrica. El modelo caracteriza la intención de los habitantes de la ciudad en comprar esta clase de electrodomésticos. Por otro lado, el método determina los nuevos valores de operación, voltajes y la sobrecarga que puede provocar el suministro de la demanda para estos electrodomésticos. Los resultados obtenidos proporcionan información valiosa del estado actual de las instalaciones de la Empresa Eléctrica y la tendencia del impacto, que puede causar el suministro de demanda para este tipo de cargas, en los circuitos secundarios del sistema eléctrico.

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El principal objetivo de este trabajo es el diseño de esquemas de autorestauración del servicio, mediante la ubicación estratégica de reconectadores en los alimentadores del sistema de distribución de la Empresa Eléctrica Regional Centro Sur C.A. (CENTROSUR), aplicando filosofías de protección de sobrecorriente tales como “Fuse Saving” y criterios de automatización de la distribución “Fault Location, Isolation and Service Restoration – FLISR”. Se calibra un modelo predictivo de confiabilidad para evaluar oportunidades de mejora y luego se prioriza el portafolio de proyectos en función de la reducción del tiempo de interrupciones y de un análisis incremental beneficio/costo.

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